上一篇文章我们介绍的线性模型的求解，但有很多模型是非线性的，比如： 这里表示有两个输入，一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了，我们只能知道输入变量的数量，但不知道某个变量存在几次方的分量，所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...

...

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据， 在python中的拟合过程为： 运行结果： 在R中的拟合过程：（在控制台直接敲入或者放入脚本都可以） ###设置函数形式 func< ...

1. 基本模型 测试数据为X（x0，x1，x2···xn） 要学习的参数为： Θ（θ0，θ1，θ2，···θn） 向量表示： 处理二值数据，引入Sigmoid函数时曲线 ...

回归（Regression） ”回归到中等“ 房价预测： 回归分析（regression analysis）用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 被预测的变量叫做：因变量（dependent variable），输出（output） 被用来进行 ...

SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词： 超平面（hyper plane）SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开。使边际 ...

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Keras 非线性回归 cost: 0.018438313 cost ...

关键词： 输入层（Input layer）。隐藏层（Hidden layer）。输出层（Output layer） 理论上如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集，神经网络可以模拟出任何方程。隐藏层多的时候就是深度学习啦 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层，可以根据实验测试的误差以及准确度 ...